终于有人把数据中台讲明白了( 二 )
3. 与BI的对比
BI(商业智能)是分析数据并获取洞察 , 进而帮助企业做出决策的一系列方法、技术和软件 。 相比数据仓库 , BI还包含数据挖掘、数据可视化等工具 , 并可支持用户在一定范围内任意组合维度与指标 , 从而上升到支持决策的层面 , 而不只是作为数据仓储 。
4. 与大数据的对比
数据中台也不等于大数据 。 数据中台是基于大数据、人工智能等技术构建的数据采、存、通、管、用的平台 。
数据中台需要以Hadoop、Spark等为代表的大数据处理技术做支撑 , 但绝不能将数据中台与大数据划等号 。 数据中台不只有大数据处理技术 , 还包括智能算法、与业务联动的特性、数据资产、数据工具等 。
5. 小结
可以说数据中台是上述概念和技术的集大成者 。
- 首先 , 大数据丰富的数据计算和存储技术为数据中台提供了强大的数据处理能力 。
- 其次 , 数据中台作为企业数据的集结地 , 其底层也当然承载着数据湖的职能 。
- 再次 , 数据仓库对数据的分域建模是数据中台的重要部分 , 它承载着将企业数据治理得井井有条的职能 。
- 最后 , 基于强大的数据能力 , 结合业务场景提供实时、智能的服务和应用是数据中台的核心价值体现 。
因此 , 数据中台一旦建成并得以持续运营 , 其价值将随着时间的推移将呈指数级增长 。 数据中台的价值众多 , 下面详述其中的三大价值 , 见图4-1 。
文章插图
▲图4-1 数据中台的三大价值
1. 帮助企业建立数据标准
在有数据中台之前 , 企业基本不会有全局的数据标准 , 即使有相关的数据标准 , 由于没有数据中台这个实体形态 , 数据标准也无从执行 。 数据中台的建设天然会帮助企业建设数据标准 , 包括数据建设规范和数据消费规范 。
数据建设规范有诸如数据接入规范、数据建模规范、数据存储规范和数据安全规范等 , 数据消费规范包含数据权限规范、数据调用规范以及数据销毁规范等 。 这些标准都是建设数据中台时必须建立起来并依托数据中台去执行和落地的 。
2. 促进中台组织形成
再宏伟的企业战略规划 , 都离不开一套科学合理的组织去落地执行 。 数据中台建设将是企业宏观战略规划的一个重要部分 , 那么在践行数据中台建设的过程中 , 摆在企业第一位的问题就是如何搭建起一套能稳定护航数据中台建设及运营的数据中台班子 。
数据中台这种体系化工程将横向拉通企业数据相关方 , 包括中台建设团队、中台运维团队、数据产品经理团队、数据资产管理团队、数据运营团队等 , 组成标准的企业数据委员会 , 从而形成企业真正的中台组织 。
需要说明的是 , 中台组织可以是一个横跨各个业务部门的弱矩阵组织 , 也可以是一个完整的实体组织 。 这需要因地制宜 , 因企业不同而异 。
3. 全面赋能业务 , 促使降本增效
数据中台的终极价值是降本增效 , 无论是建设数据标准还是形成中台组织 , 其核心目标都是帮助企业达成战略规划 。
通过数据中台 , 可以更加合理地布局团队;数据从加工生产到使用的整个时间周期将大大缩短;以中台之力拉通整合企业营销、交易、服务、库存、物流等一方数据 , 结合二方及三方数据 , 以全局视角 , 形成强大的数据资产 , 滋养各业务板块 。
同时有目的性地针对场景 , 设计出赋能场景的数据应用 , 帮助其从研、产、销等多个方面缩短产品研发周期 , 生产未来一段时间畅销的产品 , 精准找到愿意购买公司产品的群体 , 以至于增强用户对企业产品及服务的友好体验 , 提高用户对于企业品牌的忠诚度 , 降低企业运营过程中的损耗 , 压缩供应链端的周期等 。
这些价值都是企业一直以来孜孜追求的目标 。
关于作者:陈新宇 , 云徙科技联合创始人兼首席架构师 , 中国软件行业协会应用软件产品云服务分会“数字企业中台应用专家顾问团”副主任专家 , 香港中文大学计算机科学与工程学博士 , 领导云徙科技数字中台系统的规划、建设并赋能企业落地实施 。
罗家鹰 , 云徙科技副总裁 , 上海交通大学学士 , 中山大学MBA 。 近四年来 , 一直致力于阿里中台赋能数字商业的研究与布道 。 拥有20年的企业咨询及服务经验 , 先后主导了数十家大型企业的数字化转型咨询方案 。
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